扩展卡尔曼滤波器:使用扩展卡尔曼滤波器可估计带有噪声的激光雷达和雷达测量的运动目标物体的状态 源码
扩展卡尔曼滤波器项目入门代码 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 在此项目中,您将利用卡尔曼滤波器通过有声的激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动对象的状态。 通过项目要求获得的RMSE值低于项目规则中概述的公差。 该项目涉及术语2模拟器,可在下载。 该存储库包含两个文件,可用于为Linux或Mac系统设置和安装 。 对于Windows,您可以使用Docker,VMware甚至来安装uWebSocketIO。 有关所需的版本和安装脚本,请参阅EKF项目课程中教室中的uWebSocketIO入门指南页面。 uWebSocketIO的安装完成后,可以通过从项目顶部目录执行以下操作来构建和运行主程序